通过基于上下文语境分析的语义计算方法，计算特征观点对的情感强度，分别得到三类产品评论中排名前10的正、负类特征观点对。结果如表5-5—表5-7所列。

表5-5　前10对正、负类特征观点对的情感强度（手机评论）

表5-6　前10对正、负类特征观点对的情感强度（数码相机评论）

续　表

(www.daowen.com)

表5-7　前10对正、负类特征观点对的情感极性值（笔记本电脑评论）

通过对表5-5—5-7的分析，得到以下结论：

（1）负面特征观点对情感强度值的绝对值小于正面特征观点对。这可能是因为用户在表达正面观点时，通常使用标准化的、通用的观点词（比如“外观不错”和“相机好”等）。但是在表达负面观点时，却经常从细节上描述该产品的弱点，并且表达方式多样，由此产生多种特征词与观点词的配对组合，从而降低了特定组合在产品评论中出现的概率，也就降低了负面特征观点对的情感强度值。

（2）同一观点词的情感极性可能随着特征词的不同而改变。比如在表5-5中，当“大”与“屏幕”搭配时表达正面情感，而与“杂音”搭配时则表达负面情感，这与5.3.1.1节的分析结果相符，特征词可能影响观点词的情感极性。

（3）同一观点词的情感强度也可能随着特征词的不同而发生变化。比如在表5-6中，“高”与“性价比”搭配时的情感强度为0.995，而与“像素”搭配时的情感强度则变为0.980，这也与5.3.1.1节的分析结果相符，特征词可能影响观点词的情感强度。

（4）特征词不仅包括名词还包括动词（如“设计”），观点词不仅包括形容词还包括名词和动词（如“垃圾”和“损坏”）。